Inovações

Como iniciar uma carreira em inteligência artificial em 2021

A inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina já estão moldando nosso futuro, e a demanda por engenheiros talentosos está disparando. De acordo com o relatório Market Research Future, o mercado de aprendizado de máquina está projetado para valer quase US $ 31 bilhões até 2024.

No SkillUp 2021, Nitin Gupta, chefe de tecnologia para inovações digitais no India Today e mentor e ex-alunos do Great Learning, falou em detalhes sobre a inteligência artificial como uma carreira.

Com 14 anos de experiência em engajamento e entrega, gerenciamento de programas técnicos e desenvolvimento ágil de software, Gupta trabalhou com empresas como Lenskart e Senior World. Ele também foi cofundador da Zercross, uma startup de aplicativos móveis e da web.

Aplicações em IA

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A inteligência artificial impactou todos os setores. Gupta acredita que a maior parte da inovação em IA está acontecendo em laboratórios de pesquisa e desenvolvimento de grandes empresas de tecnologia como Amazon, Apple, Facebook, Google e Microsoft.

AI tem aplicações em áreas como:

Assistência médica
O negócio
Educação
Veículos autônomos
Mídia social
Viagem e Turismo
Crie um mundo melhor

Mais tarde, Gupta estudou alguns subconjuntos de inteligência artificial, incluindo processamento de linguagem natural (PNL), visão computacional, etc.

Gupta também falou sobre o ciclo de vida de um projeto de IA para uma organização típica:

Engenharia de dados: prepara dados e os transforma em formatos que podem ser usados por outros membros da equipe.
Modelagem: procura padrões nos dados que podem ajudar uma empresa a prever resultados de várias decisões, riscos e oportunidades de negócios ou determinar relações de causa e efeito.
Implementação: pega um fluxo de dados, combina-o com um modelo e testa a integração antes de colocar o modelo em produção.
Análise de negócios: avalia o desempenho de um modelo implantado e o valor de negócios e ajusta de acordo para maximizar o benefício ou abandonar modelos improdutivos.
Infraestrutura de IA: constrói e mantém sistemas de software confiáveis, rápidos, seguros e escaláveis para ajudar as pessoas que trabalham em engenharia de dados, modelagem, implantação e análise de negócios.

Com base nessas tarefas, Gupta destacou vários cargos na área, como cientistas de dados, engenheiro de aprendizado de máquina, analistas de dados, engenheiro de software – ML, pesquisador de aprendizado de máquina e engenheiro de software, entre outros.

10 Algoritmos de Aprendizagem de Máquina que os engenheiros precisam  conhecer

Citando a diferença entre engenheiros de aprendizado de máquina e cientistas de dados, Gupta disse que os engenheiros de ML precisam de engenharia de dados, modelagem, implantação e infraestrutura de IA mais práticas. Em contraste, a função do cientista de dados concentra-se em tarefas como engenharia de dados, modelagem e análise de negócios.

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“Os salários em perfis de cargos de IA e ML são mais altos em comparação com outros cargos, incluindo full-stack, back-end e engenheiro de front end ou engenheiros nativos no Android ou iOS. No entanto, a escala de pagamento também depende de vários fatores, como histórico de educação, processo de entrevista, habilidades e experiência, entre outros ”, explicou Gupta.

Citando o relatório da Even, de 2016 a 2018, Gupta disse que a demanda por empregos de inteligência artificial tem aumentado de forma multifacetada ano a ano (YoY).

Gupta disse que os salários médios anuais dos engenheiros de aprendizado de máquina e cientistas de dados são muito mais altos do que os engenheiros DevOps, engenheiros de software e desenvolvedores web. Além disso, ele disse que o aprendizado de máquina e os cientistas de dados estão atualmente entre os 20 principais empregos emergentes em todo o mundo.

Fonte: Analytics India Mag

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